인공지능과 추천 시스템 강의 노트 - (13/16) - 2024. 11. 29. - Chaesang Jung님의 블로그 - 인프런

들어가며

작년과 다르게 강사인 내가 리모트로 수업을 진행하게 되더라도 과제 발표하는 학생들은 강의실에서 좋은 마이크로 하기를 이야기했고, 오늘 처음 시도해 보는 방식의 수업이 진행이 되었다. 때마침 한국에서는 폭설이 있어 출퇴근, 통학에 난이도가 훨씬 높아졌다 했고, 미국에서는 daylight saving이 끝나서 새벽 2시 - 5시까지의 수업을 진행했다.

작년보다 발표의 과정은 자연스러웠고, 녹화된 내용들도 나아졌지만, 여전히 현장 반응이 잘 안 보이는 것도 이슈이고, 발표가 길어질 경우 끊거나 하는 방식을 바로 적용할 수 있었던 게 아니어서 몇몇 발표에는 아쉬움이 있다. 게다가 몇몇 학생들이 한학기 내내 공지하는 시간 조절에 대한 숙지가 적은 경우 더 아쉬움이 생기게 된다. 아마 강의 평가 때도 부정적인 의견으로 오겠다 싶고, 내년에도 같은 과목을 맡는다면 리모트를 더 오래 해야 할텐데, 전하고 싶은 내용을 잘 정리하고 있는가 하는 생각을 해 본다.

준비한 내용들

13주) 강의 update

굵직한 이슈들로 금융 쪽 이야기 하나, 조금 뜬금 없는 산업은행과 OpenAI 의 전략적 제휴, 갑작스럽기도 한 Perplexity 의 쇼핑 진출까지.. 블랙프라이데이가 끼어 있는 주라 시기 상 나빠 보이지는 않지만, 개인적으로는 생각으로는… 전선을 구글에서 아마존으로 바꾼 것일까 ?

Big Acquisitions / Nest / Subscriptions / US Life

한국은 회사를 잘게 잘라서 상장의 route 로 가고, 미국은 하나의 회사 안에 포함시키는 형태로 M&A 들이 진행된다. 지주회사의 영향이 두 나라가 매우 다르고, 들여다 보면 볼 수록 기존의 상도덕으로 이해가 가지 않는 구석들이 있는데, 오늘 30분 정도 스토리는 네스트 랩스의 제품과 서비스를 중심으로 해서 Acquisition 이야기와 구독형 서비스들의 운영에 대한 이야기. 한국에는 구글 스피커가 네스트라는 이름을 잡고 있고, 다른 장치들이 사용 가능하지 않아서, 두 나라에서 ‘네스트’라고 부르는 것이 주는 차이가 주거 문화 이상의 차이이라 하겠다.

기말 과제 발표

AICC의 현황과 도메인별 적용 사례-김영근,유주희

CC 를 운영하는 혹은 필요로 하는 회사들을 위한 상품과 내부 구성에 대한 이야기. 수동적인 단순한 콜센터가 아니라 다양한 대응들과 다양한 채널의 운영을 담당하는 조직으로 이미 진화하고 있고, AI agent 와 경쟁하면서 사용하는 역할을 나누어 해야 하는 서비스로 자리잡아 있음.

Q. 적당히 작은 서비스의 경우는 전담 직원이 나을 수도, 또 아주 규모가 커 버리면 전용 솔루션을 아예 구축하는 게 낫다든지 등의 고민거리가 있겠습니다. 특히 매뉴얼을 만들어서 공급해야 하는 상황에서 그 난이도가 가늠이 잘 안 되는데.. as a service 로 고려할 때 주목할 만한 부분이 있을까요 ?

Q. 24시간 서비스는 교대가 아니라 밤시간대는 챗봇이 기본 응대를 하는 것으로 대처하는 건가요 ?

Q. 초개인화 혹은 개인화는 이 제품 바깥에서 풀어야 하지 않을까요 ? 허가된 개인 정보 열람을 통한 대응 등은 괜찮지만, 개별 고객 맞춤형 대응 같은 건 너무 멀리 가거나, 기본적으로 고객 상담이 많이 이용된다는 건 그 자체가 바람직한 방향이 아닌 거 같습니다.

인공지능과 추천 시스템을 활용한 개인화 패션 플랫폼 - 김소라,홍희윤,손새암.pdf

가상의 서비스를 기획해서 피치하듯 만든 과제. 옷장에 있는 옷들을 추천해 주는 시스템을 기획한 것에 대한 내용들. 몇몇 기획을 이야기하는 과제들이 아무말 대잔치가 되던 사례들이 있어 우려가 있었지만, 고민과 문제를 잘 정의한 잘 만든 기획서. 실제로 잘 될 지 안 될 지 등은 상상의 영역이지만, 사용자 혹은 공급자의 문제를 정의하는 것이 의미를 주면 하는 바램이다. 가상의 서비스 기획에 해당하는 이야기이다 보니 리뷰할 때 내가 어떤 역할을 했었어야 하나 등에 다소 혼란이 있었다.

Q. 옷장의 옷들을 인벤토리로 넣고 관리하는 게 난이도가 상당히 높아 보입니다. 실제 사용자들이 자기 옷들을 쉽게 앱에 등록하는 방법들을 고민하고, 등록된 옷들의 속성들이 잘 정리되어 쌓이는 바코드가 있는 기성품들로 시작해 보는 건 어떨까요 ?

Q. 아울러 공급 업체의 솔루션으로부터 진행되는 모습도 좋아 보이기는 합니다.저 상품 등록들을 개개인이 하는 게 아니라 공급업체들이 미리 해 주는 모습에서 말이지요.

Q. 긍부정의 피드백 루프는 어떻게 ?? 사용자가 오늘은 좋았어 혹은 아니야 등의 피드백 정보들이 쌓여야 초개인화가 가능할 거 같은데요..

- 실제 비지니스는 개개인으로부터 시작하는 게 아니라 공급 업체의 솔루션으로부터 진행되는 모습도 좋아 보이기는 합니다. 개개인이 하는 게 아니라 전문가들의 도움을 받는 모습은 어떨까 합니다.

CNN기반 주가 예측 논문 스터디-신민석

주가 예측을 하면서 숫자 대신 그림으로 표현해서, 그리고 CNN을 이용해서 예측을 해 보자는 논문 분석. 논문의 제목이 이중적이어서 그 의미를 해석하려는 노력이 나름 재미가 있었음. (Re-)Imag(in)ing Price Trends

Q. 논문 제목의 괄호 부분의 함의에 대해 설명해 주세요.

Q. Train 은 예전 것으로 하고, 테스트를 최근 것으로 한 것인데, 차이가 많이 나 보이는 과거가 이용된 것에 대한 이야기는 없을까요 ?

Q. 1993-2000 년의 내용으로 training 해서 2020년 내용을 예측한다는 게 어색하기도 해서요..

Q.Transfer learning 쪽에 대해서 조금 더 설명을 좀 더 해 주세요. base model 을 어떻게 이용해서 판단에 쓰겠다는 것인지 정도면 괜찮을 거 같습니다.

Q. 왜 한국은 잘 안 될까요 ?

증권사 주식매매 시스템 비교 분석-윤유동.pdf

HTS, MTS, WTS 까지 주식 매매 시스템들을 망라하는 잘 정리된 서베이 논문. 오래된 시장에서 비슷비슷한 제품들로 굳어 있던 한편으로 서로 제로섬 게임을 하는 모습이지만, 최근 해외주식으로 전선이 넓어지는 상황에서 새로운 플레이어들에게 여지가 생기게 되었고, 나스닥 이외에도 여러 기회들이 생기고 있음.

Q. P14 그림은 미래가 키움으로 , 지금은 군웅할거의 시대라는 표현일까요 ?

Q. 일거래대금이 전체 투자금이랑 일치하지는 않을텐데.. 의미가 어떤 걸까요 ?

Q. ‘해외’ 주식이라고 하면 나라 별로 또 많은 편차들이 있을 거 같은데.. 이쪽 상황들은 대개 어떤가요 ? 예를 들면 사람들은 나스닥만 관심 있어 한다거나, 어떤 증권사가 베트남 주식이 효자 상품이라거나..

Q.. P17 토스 본사의 IPO 시도는 비결이라기보다는 과정에 가깝지 않을까요 ? IPO 를 가기 위한 수익 창출의 도구 같은..?